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龙图腾网恭喜陕西钛美特科技有限公司申请的专利一种基于图像分割的钛合金棒材可视化检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119991670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510466906.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像分割的钛合金棒材可视化检测方法是由刘溪;姚文峰设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像分割的钛合金棒材可视化检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于图像分割的钛合金棒材可视化检测方法。本发明对采集到的钛合金棒材表面图像进行预处理及特征增强操作；构建基于区域生长的自适应分割算法对钛合金棒材表面图像进行缺陷区域分割；对分割的缺陷区域进行缺陷特征提取；构建缺陷分类模型，基于缺陷特征对钛合金棒材缺陷类型进行分类；通过缺陷严重程度量化模型对缺陷严重程度进行量化分析；建立缺陷因果链模型，开展缺陷溯源分析和因果推导；完成缺陷溯源分析后，对多尺度特征进行融合分析给出决策建议。本发明能够高效、精准地识别和分类钛合金棒材表面缺陷，提高了缺陷检测的准确率和鲁棒性，有效解决了传统检测方法在效率、识别能力和量化分析等方面的不足。

本发明授权一种基于图像分割的钛合金棒材可视化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像分割的钛合金棒材可视化检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对采集到的钛合金棒材表面图像进行预处理及特征增强操作； 步骤2：构建基于区域生长的自适应分割算法对钛合金棒材表面图像进行缺陷区域分割； 步骤3：对分割的缺陷区域进行缺陷特征提取； 步骤4：构建缺陷分类模型，缺陷分类模型采用卷积神经网络CNN，结合特征向量进行训练与预测，并基于缺陷特征对钛合金棒材缺陷类型进行分类； 步骤5：通过缺陷严重程度量化模型，对不同缺陷特征进行加权求和，形成缺陷严重程度综合值，基于缺陷严重程度综合值对缺陷严重程度进行量化分析； 步骤6：建立缺陷因果链模型，缺陷因果链模型基于贝叶斯网络，系统化、定量化地推导缺陷的形成原因和影响因素，通过综合考虑工艺和材料因素，利用最大后验概率推导缺陷的原因，开展缺陷溯源分析和因果推导，具体如下： 设定缺陷形成由多个工艺和材料因素综合导致，采用贝叶斯网络构建缺陷因果链模型： ； 其中， ：缺陷原因，即可能导致当前缺陷的工艺环节，表示多个候选的加工或制造工艺步骤，如热处理、机加工、表面处理； ：特征向量，由图像分析得到的缺陷相关特征集合，包括尺寸、形状、边缘特征、颜色变化、表面粗糙度； ：在给定特征向量下缺陷原因的后验概率； ：在缺陷原因下观察到特征向量的条件概率； ：缺陷原因的先验概率； ：特征向量出现的总概率； 利用缺陷因果链模型计算缺陷形成的潜在工艺环节，并输出主要影响因子及其权重，因果推导采用最大后验概率原则： ； ：运算符，表示找到使取得概率值最大的缺陷原因，即最可能的缺陷形成工艺； 通过分析贝叶斯网络节点之间的关联强度，确定关键缺陷形成工序及其对应参数，指导工艺优化； 通过计算后验概率，即在给定特征向量的情况下，缺陷原因导致缺陷的后验概率，表示该工艺对当前缺陷的关联程度，并选择概率值最大的缺陷原因，可以得出缺陷形成的最可能工艺原因和影响因素； 步骤7：完成缺陷溯源分析后，对多尺度特征进行融合分析，给出决策建议及可操作性指导。

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